La evolución de la web avanza sin parar. El internet estático y unidireccional de las primeras generaciones ha dado paso a una etapa interactiva y omnipresente que se enfrenta a una revolución dramática. Según Matt Garman, CEO de Amazon Web Services (AWS), esta transformación “será lo más disruptivo en el ámbito tecnológico”. Garman destaca que las nuevas capacidades permitirán descubrimientos y formas innovadoras de trabajar. Este fenómeno está relacionado con los agentes o la “web agéntica”, un modelo que convierte la inteligencia artificial (IA) generativa en una extensión del ser humano, replicando sus razonamientos. Pero, ¿qué implica realmente este nuevo internet?
Definición de la Web Agéntica
Los agentes son sistemas de IA capaces de realizar tareas de manera independiente, tomar decisiones y actuar en nombre de los usuarios con mínima intervención humana. Vishal Sharma, vicepresidente de inteligencia artificial general de Amazon, explica que esto va más allá de resolver problemas; se trata de razonamiento, observación y acción autónoma.
Funciones Clave de los Agentes
Ted Way, vicepresidente de producto de SAP, identifica cuatro funciones fundamentales de estos agentes:
- Planificación: Capacidad para asumir problemas complejos y diseñar un plan de acción.
- Evaluación: Reflexión sobre el rendimiento del plan en función de los objetivos establecidos.
- Uso de herramientas: Implementación de herramientas adecuadas para completar la tarea.
- Colaboración: Interacción con otros agentes que funcionan con grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés).
Colaboración en Enjambre
La capacidad colaborativa genera un entramado de agentes que potencia el rendimiento colectivo. Andy Tay, del comité de dirección global de Accenture, compara esta dinámica con un enjambre de abejas, donde cada agente realiza tareas individuales hacia un objetivo común, manteniendo su independencia de razonamiento y coordinación.
Adaptabilidad de los Agentes
Los agentes son sistemas adaptativos que encuentran soluciones en diversas situaciones de decisión. Según Rahul Pathak, vicepresidente de datos y aprendizaje automático en AWS, estos agentes poseen la habilidad de ajustarse a eventos desconocidos mediante razonamiento e interacción con modelos preexistentes.
Alcance Más Allá de Tareas Básicas
En el ámbito industrial, los agentes están redefiniendo los procesos. “Los clientes ya no solo se preguntan si un agente puede reemplazar a una persona, sino cómo renovar todo el proceso para mejorarlo”, señala Andy Tay.
Funcionalidad Multimodal y Multitarea
Los agentes son capaces de trabajar con diferentes tipos de datos, desde códigos a textos e imágenes. Andy Tay aclara que contar con una base de datos moderna es crucial para maximizar estas capacidades, permitiendo que diversos sectores como ventas, marketing y recursos humanos puedan integrarse y operar de manera más eficiente.
Innovaciones en Reconocimiento Óptico de Caracteres
Un modelo de IA de la empresa china DeepSeek ha desarrollado una técnica de reconocimiento óptico de caracteres que convierte imágenes en datos utilizables por sistemas de IA. Este avance mejora el procesamiento, almacenamiento y recuperación de información, optimizando la “memoria” de la IA y reduciendo la necesidad de potencia de cálculo.
Control y Gobernanza de Agentes de IA
La gobernanza es fundamental para definir propósitos y el uso adecuado de los datos. Es esencial establecer controles de identidad y autorización para asegurar un comportamiento responsable de los agentes. “La observabilidad es crítica”, advierte Pathak. Debemos estar al tanto de las decisiones que toman los agentes y garantizar su correcto funcionamiento.
Personalización de Respuestas
La nueva web agéntica proporciona respuestas personalizadas, adaptándose a las necesidades individuales de cada usuario. “Conocerá a los usuarios tan bien como lo haría un humano”, sostiene el vicepresidente de datos e IA de Amazon.
Formación y Capacitación
La formación es un requisito indispensable para el uso efectivo de la IA. Es esencial que los usuarios comprendan sus limitaciones y los liderazgos se fortalezcan para implementar esta tecnología de manera efectiva. Pathak sugiere que es importante fomentar un entorno de aprendizaje para que los empleados desarrollen nuevas habilidades.
Progresión y Futuro de la IA
Según Pathak, los agentes de IA apenas están comenzando a mostrar su potencial. Se espera un crecimiento significativo en modelos y en la interacción con datos en el próximo año. Sharma agrega que es probable que los agentes adquieran mayor capacidad de memoria y fiabilidad.
Riesgos Asociados a la IA
Los agentes de IA también presentan riesgos, como la posibilidad de generar «alucinaciones», que son resultados incoherentes que parecen válidos. Anthropic, una firma de investigación en IA, ha reportado un ataque cibernético significativo llevado a cabo sin intervención humana, atribuido a un grupo patrocinado por el estado chino, según un informe reciente.
Adopción de la IA en España
La inteligencia artificial está bien asentada en España, con un uso doméstico entre el 62% y el 72%. Alrededor de dos tercios de los usuarios aún hacen un uso básico de la tecnología, mientras que el resto interactúa de formas más avanzadas. En el entorno laboral, el 61% de las plantillas han integrado la IA en sus tareas, aunque muchas empresas aún carecen de un marco de gobernanza para validar las decisiones respaldadas por estos sistemas.
Sectores de Aplicación de la IA
Dentro de los sectores que destacan en el uso de IA se encuentran la energía, la formación y los servicios financieros. Un estudio del Instituto de Investigación de Capgemini revela que el 70% de las empresas en el sector financiero han comenzado a utilizar IA en atención al cliente, seguido por detección de fraudes y gestión de préstamos.
Cada vez más sectores se suman a esta transformación digital, resaltando la importancia de la IA agéntica en la optimización de procesos y servicios en todo el ámbito empresarial.
